导读：作者：张婷 据日经新闻6月29日消息，多亏开发出了新的人工智能分析系统，东芝的支柱产业闪存业务的生产效率提升，东芝有望加快逃出经营困局。 在东芝的三重县四日工厂，AI分析技术主要用于监控半导体生产过程中的良品率，对于不合格的电路晶圆，还能发挥自动...
作者：张婷
据日经新闻6月29日消息，多亏开发出了新的人工智能分析系统，东芝的支柱产业闪存业务的生产效率提升，东芝有望加快逃出经营困局。
在东芝的三重县四日工厂，AI分析技术主要用于监控半导体生产过程中的良品率，对于不合格的电路晶圆，还能发挥自动进行缺陷分类，找出原因并分析其发展趋势等作用。
东芝三重县四日工厂生产车间（来源：日经新闻网）
一家总部位于东京的电子产品制造商表示，目前检测和记录晶圆的表面温度和电压仍然是技术人员在生产过程中的主要环节，如投影曝光和抛光。而在AI分析系统的测试过程中，发现有故障的制造工艺或设备所需的时间，从过去5、6个小时减少到不超过2小时。该公司表示本财年内也将在晶圆缺陷检测中引入AI分析技术。
AI分析程序将通过引入图像识别技术和其他技术达到深度学习的能力，这样的系统将能够自动检测晶圆上的灰尘、不规则表面以及斑点。东芝正在不断调试AI分析系统使之能适用于在其他设备的生产环节，同时也能够卖给其他生产商。
半导体领域技术飞速的发展着，芯片的电路密度越来越大而体积却越来越校通过与其他领域的不断结合创新，半导体的制造过程变得越来越复杂，制作过程可能需要耗时三个月、包括大小2万个步骤。正因为如此，不少企业看到了通过AI技术简化给生产制造带来了很高的自由度。
从2005年开始，索尼一直使用AI分析系统识别在半导体制造中缺陷产品及其产生因素。据报道，索尼长崎县生产基地因为使用AI分析系统，良品率提高了3%，一年可节约36亿日圆（合3500万美元）生产成本。除此之外，索尼熊本县的图像传感器工厂也采用了AI系统。瑞萨电子则采用AI系统通过特殊气体检查的电压来确定晶圆的表面情况，从而预测产品缺陷。
